Toward Integrating Semantic-aware Path Planning and Reliable Localization for UAV Operations

要約

位置特定は、無人航空機システム (UAV) にとって全体的なパフォーマンスに直接影響を与える最も重要なタスクの 1 つであり、さまざまなセンサーを使用して実現でき、捜索救助活動、物体追跡、建設などに関連する多数のタスクに適用できます。
困難な環境による悪影響により、UAV は位置特定のための信号を失う可能性があります。
この論文では、セマンティック セグメンテーション情報を活用し、単眼カメラを使用して湖、海洋、高層ビルなどのテクスチャのない問題のあるエリアをナビゲートする効果的な経路計画システムを紹介します。
リアルタイム セマンティック セグメンテーション アーキテクチャと新しいキーフレーム決定パイプラインを導入し、ピクセル分布に基づいて画像入力を最適化し、処理時間を短縮します。
コスト マップと統合されたダイナミック ウィンドウ アプローチ (DWA) アルゴリズムに基づく階層プランナーは、効率的なパス計画を容易にするように設計されています。
このシステムは、セグメンテーション モデルのパラメーターに合わせて、Unity を使用してフォトリアリスティックなシミュレーション環境に実装されます。
包括的な定性的および定量的評価により、私たちのアプローチの有効性が検証され、困難な環境における UAV 位置特定の信頼性と効率が大幅に向上することが示されています。

要約(オリジナル)

Localization is one of the most crucial tasks for Unmanned Aerial Vehicle systems (UAVs) directly impacting overall performance, which can be achieved with various sensors and applied to numerous tasks related to search and rescue operations, object tracking, construction, etc. However, due to the negative effects of challenging environments, UAVs may lose signals for localization. In this paper, we present an effective path-planning system leveraging semantic segmentation information to navigate around texture-less and problematic areas like lakes, oceans, and high-rise buildings using a monocular camera. We introduce a real-time semantic segmentation architecture and a novel keyframe decision pipeline to optimize image inputs based on pixel distribution, reducing processing time. A hierarchical planner based on the Dynamic Window Approach (DWA) algorithm, integrated with a cost map, is designed to facilitate efficient path planning. The system is implemented in a photo-realistic simulation environment using Unity, aligning with segmentation model parameters. Comprehensive qualitative and quantitative evaluations validate the effectiveness of our approach, showing significant improvements in the reliability and efficiency of UAV localization in challenging environments.

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